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可视化自适应神经网络及在矿业中的应用 被引量:8

Visual self-adaptive neural network and its application in mining engineering
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摘要 可视化自适应神经网络是采用MATLAB语言和累积误差BP学习算法编制的学习速率和动量系数能够自适应调整的人工神经网络 .它能极大地提高网络的收敛速度 ,缩短训练时间 ,减少迭代次数和防止震荡 .将该网络应用于某矿山采场点柱的可靠性分析中 ,学习时图声并茂 。 Visual self adaptive artificial neural network software is developed by use of MATLAB language. It is conviennient to transplant and to enlarge. Cumulative error BP rule with self adaptive learning rate and moment parameter can enormously enhance network′s convergence rate. Results show that this neural network will find effective application in mining engineering.
出处 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第3期205-207,共3页 Journal of Central South University of Technology(Natural Science)
基金 国家"九五"科技攻关计划资助项目! ( 95 116 0 1 0 1 0 3)
关键词 MATLAB 自适应神经网络 矿业 可视化 矿山 MATLAB self-adaptive artificial neural network mining engineering
  • 相关文献

参考文献9

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  • 2冯夏庭 王泳嘉.采矿工程智有系统[M].北京:冶金工业出版社,1994..
  • 3邓建.地下岩体工程可靠性的分析理论与应用研究[M].长沙:中南工业大学,1999..
  • 4古德生,Trans Nonferr Met Soc China,1999年,9卷,2期,417页
  • 5张宜华,精通MATLAB 5,1999年
  • 6邓建,学位论文,1999年
  • 7王文成,神经网络及其在汽车工程中的应用,1998年
  • 8冯夏庭,采矿工程智能系统,1994年
  • 9Zhang Qing,Int J Rock Mech Min Sci Geomech Abstr,1991年,6期,535页

共引文献79

同被引文献66

引证文献8

二级引证文献98

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